TJ-BA (Analista Judiciário - Apoio Especializado - Auditor) Análise de Dados

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Cronograma
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Carga Horária
129 horas
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Conteúdo do curso

Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. Processos de ETL.
Disponível
Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV. Representação de dados numéricos, textuais e estruturados; aritmética computacional. Representação de dados espaciais para georeferenciamento e geosensoriamento.
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Bancos de dados relacionais: teoria e implementação.
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Uso do SQL como DDL, DML, DCL. Processamento de transações.
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Exploração de dados: conceituação e características. Noções do modelo CRISP-DM. Técnicas para préprocessamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Classificação. Regras de associação. Análise de agrupamentos (clusterização). Detecção de anomalias. Modelagem preditiva. (Parte 1)
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Exploração de dados: conceituação e características. Noções do modelo CRISP-DM. Técnicas para préprocessamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Classificação. Regras de associação. Análise de agrupamentos (clusterização). Detecção de anomalias. Modelagem preditiva. (Parte 2)
Disponível
Conceitos de PLN: semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas.
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Conceitos de ML: fontes de erro em modelos preditivos, validação e avaliação de modelos preditivos, underfitting, overfitting e técnicas de regularização, otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados, redução da dimensionalidade. Modelos lineares, árvores de decisão, redes neurais feed-forward, classificador NaiveBayes.
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Disponível
Pareamento de dados (recordlinkage). Processo e etapas. Classificação. Qualidade de dados pareados. Análise de dados pareados.
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Linguagem Python: sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo. Estruturas de dados, funções e arquivos.
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Disponível
Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Arrow, Sklearn, Scipy.
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Noções da Linguagem R. Sintaxe, tipos de dados, operadores, comandos de repetição, estruturas de dados, gráficos, Data frames.
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Disponível
Segurança da informação: Confidencialidade, integridade, disponibilidade, autenticidade e não repúdio. Políticas de segurança. Políticas de classificação da informação. Sistemas de gestão de segurança da informação. Tratamento de incidentes de segurança da informação.
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Disponível
Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
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Aulas demonstrativas